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Microsoft SQL Server und Spark SQL vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (45.6% der Bewertungen)
Unternehmen (53.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Microsoft SQL Server
Sternebewertung
(2,252)4.4 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Microsoft SQL ServerSpark SQL
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(45)4.5 von 5
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Erfahren Sie mehr über Spark SQLZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Microsoft SQL Server in seiner Abfragesprache mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was ihn zu einer bevorzugten Wahl für komplexe Abfragen macht, während Spark SQL mit einer Bewertung von 8,5 für seine Flexibilität bekannt ist, aber möglicherweise nicht die Tiefe der Fähigkeiten von SQL Server erreicht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Datenmigration von Microsoft SQL Server eine hohe Bewertung von 9,0 erhält, was auf einen reibungslosen Übergangsprozess hinweist, während die Migrationsfähigkeiten von Spark SQL weniger betont werden, was zu potenziellen Herausforderungen für Benutzer führen kann, die von traditionellen Datenbanken migrieren.
- G2-Benutzer heben die überlegenen Backup- und Wiederherstellungsoptionen in Microsoft SQL Server hervor, die ebenfalls mit 9,0 bewertet werden und für Datensicherheit sorgen, während die Backup-Funktionen von Spark SQL weniger robust sind und in der Benutzerzufriedenheit niedriger bewertet werden.
- Benutzer auf G2 schätzen die starke Benutzerzugriffskontrolle von Microsoft SQL Server mit einer Bewertung von 9,1, die die Sicherheit und Verwaltung verbessert, während die Zugriffskontrollfunktionen von Spark SQL mit einer Bewertung von 8,3 als weniger umfassend angesehen werden, was potenziell zu Sicherheitsbedenken führen kann.
- Rezensenten sagen, dass die Leistung und Zuverlässigkeit von Microsoft SQL Server mit 9,2 bewertet wird, was ihn zu einer zuverlässigen Wahl für Unternehmensanwendungen macht, während Spark SQL mit einer Bewertung von 8,6 für seine Geschwindigkeit anerkannt wird, aber möglicherweise nicht immer das gleiche Maß an Zuverlässigkeit garantiert.
- Benutzer berichten, dass die Unterstützung von Datentypen in Microsoft SQL Server mit 9,0 umfangreich und gut dokumentiert ist, was für Entwickler entscheidend ist, während Spark SQL mit einer Bewertung von 8,1 Einschränkungen in der Unterstützung von Datentypen aufweist, die bestimmte Anwendungen behindern können.
Microsoft SQL Server vs Spark SQL
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Spark SQL einfacher zu verwenden, einzurichten und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Allerdings bevorzugten die Rezensenten die einfache Verwaltung von Microsoft SQL Server.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Microsoft SQL Server den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Spark SQL.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Spark SQL.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Spark SQL gegenüber Microsoft SQL Server.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Microsoft SQL Server
Keine Preisinformationen verfügbarSpark SQL
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Microsoft SQL Server
Keine Informationen zur Testversion verfügbarSpark SQL
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
1,847
8.8
32
Einfache Bedienung
8.6
1,863
9.0
35
Einfache Einrichtung
8.1
984
8.7
14
Einfache Verwaltung
8.3
945
8.2
13
Qualität der Unterstützung
8.3
1,641
8.4
32
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.4
895
8.6
14
Produktrichtung (% positiv)
8.4
1,818
10.0
29
Funktionen
Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
9.0
163
Nicht genügend Daten
Management
8.9
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
150
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
155
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
150
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
152
Nicht genügend Daten verfügbar
Instandhaltung
8.9
150
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
155
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
151
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit
8.9
149
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
151
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
9.1
147
8.7
26
9.2
148
8.5
26
8.8
134
8.3
23
8.9
140
8.3
26
Unterstützen
8.6
143
8.0
23
9.1
147
8.1
27
8.7
142
8.2
26
8.5
146
8.8
24
Sicherheit
8.9
146
8.7
24
9.1
146
8.3
23
8.9
143
8.4
22
9.0
146
8.5
24
Leistung
8.8
142
8.7
25
8.9
139
8.5
25
8.8
145
8.6
25
8.7
143
7.9
23
8.9
144
8.6
25
Datenbank-Funktionen
8.9
1282
8.3
26
9.0
1287
8.7
26
8.9
1294
8.7
27
8.7
1261
8.9
27
8.8
1263
8.5
27
8.8
1269
8.5
26
9.1
1289
8.3
27
Großdatenverarbeitung und -verteilung10 Funktionen ausblenden10 Funktionen anzeigen
8.4
57
Nicht genügend Daten
Datenbank
8.6
55
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
56
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
53
Nicht genügend Daten verfügbar
Integrationen
7.8
44
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
44
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
8.3
49
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
44
Nicht genügend Daten verfügbar
Verarbeitung
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
54
Nicht genügend Daten verfügbar
Gebäude-Berichte
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Plattform
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Microsoft SQL Server und Spark SQL sind kategorisiert als Relationale Datenbanken
Einzigartige Kategorien
Microsoft SQL Server ist kategorisiert als Datenbankverwaltungssysteme (DBMS), Großdatenverarbeitung und -verteilung, und On-Premise-Datenintegration
Spark SQL hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Microsoft SQL Server
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Spark SQL
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
24.2%
Computersoftware
13.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.4%
Finanzdienstleistungen
4.3%
hochschulbildung
2.9%
Andere
49.6%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
31.1%
Computersoftware
13.3%
Einzelhandel
6.7%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Telekommunikation
4.4%
Andere
37.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Ihre Anfragen zu speichern?
4 Kommentare
CA
Ich empfehle, die gespeicherten Abfragen im Klartext oder im .sql- oder .txt-Format zu verwenden. Sie können denselben SQL-Server-Abfrageersteller oder ein...Mehr erfahren
Wie könnte ich die Erfahrung mit der Anordnung meiner Datenbank viel einfacher gestalten?
4 Kommentare
AF
Sie können verschiedene Tabellen mit Ihren Mitarbeiterinformationen erstellen, z. B. Mitarbeitertabelle, Mitarbeiterrollen usw. Dann können Sie eine einzelne...Mehr erfahren
Wie kann ich an derselben Abfrage weiterarbeiten, wenn die Verbindung unterbrochen wird (Timeout) und ich dann wieder verbinde?
4 Kommentare
JE
Wenn dies in SQL Server Management Studio bei mir passiert, muss ich nur USE {Ihr Datenbankname hier} eingeben und dann nur diese Anweisung auswählen und...Mehr erfahren
Was ist der Unterschied zwischen SQL und Spark SQL?
1 Kommentar
NK
Nun, es ist sehr einfach: Spark SQL wird für die Verarbeitung großer Datenmengen verwendet, es macht das Abfragen der Datenmengen einfacher und schneller....Mehr erfahren
Was ist die Funktionalität von Spark SQL?
1 Kommentar
NK
Spark SQL funktioniert mit jeder Art von relationalen Datenbanken, die mit SQL arbeiten, wie MySQL, Oracle, MariaDB, PostgreSQL.Mehr erfahren
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